大数据挖掘与分析高级工程师（AI数据&架构方向）

职位名称：大数据挖掘与分析高级工程师（AI数据&架构方向）

• 招聘人数：1人
• 有效期：长期招聘
• 学历要求： 大学本科
• 经验要求: 5-10年
• 薪酬范围： 面议

（一）大数据架构与数据中台建设 1. 负责企业数据架构整体规划与标准制定，统一业务数据、指标数据、AI数据架构规范，搭建高可扩展、高复用、高稳定的全域数据体系。 2. 主导数据中台搭建、迭代与日常运维，落地数据资产、数据服务、指标体系、数据治理核心模块，实现全域业务数据统一汇聚、建模、管理与服务输出。 3. 基于中台架构梳理企业全域数据资产，搭建数据资产目录，推动数据资产沉淀与对外开放复用，支撑业务分析、运营决策与AI智能场景落地。 4. 持续迭代优化数据中台与整体数据架构，解决架构瓶颈、链路冗余、适配性不足等问题，保障架构可支撑业务与AI智能业务高速迭代。 （二）传统大数据开发工作 1. 负责业务数据仓库建设与迭代，按照分层规范完成数据建模、ETL开发、数据清洗转换，保障离线、实时数据链路稳定运行。 2. 搭建并维护企业数据指标体系，统一业务统计口径，输出标准化数据报表与看板，支撑业务数据分析与运营决策。 3. 推进常态化数据治理工作，统一数据标准、规范数据口径，持续提升数据质量、一致性与可用性，沉淀可复用数据资产。 （三）AI数据专项开发工作 1. 基于本体论方法论，搭建企业标准化业务知识本体体系，梳理全域业务知识，构建可复用的知识本体底座，支撑智能体认知、推理、决策能力落地。 2. 主导数据语义层架构搭建与迭代，打通底层业务原始数据、中台结构化数据与上层AI智能体应用，完成数据语义解析、语义对齐、语义关联、语义融合，构建企业统一数据语义服务层，消除数据语义歧义，实现业务数据的语义化封装、标准化输出，支撑各类智能体的数据调用与理解。 3. 聚焦AI智能体全链路数据开发，负责各类业务智能体（问答智能体、流程智能体、决策智能体等）的专属数据建设，适配智能体的感知、推理、执行、复盘全流程数据需求，保障智能体运行精准度与业务适配性。

岗位要求：

1、基础背景：计算机科学、统计学、数据科学或相关专业，全日制本科及以上学历，5年以上上市公司数据中台工作经验，有人财物（人资、财务、物资采购）领域数据项目经验者优先 2、大数据技术功底：精通数据仓库建模方法论（维度建模、Data Vault等）及数据中台架构设计；精通SQL及性能调优，深入掌握Hive、Spark等离线计算引擎，熟悉Kafka、Flink、ES、HBase、Doris等实时与OLAP组件，具备PB级数据链路设计与调优经验 3、AI与智能分析能力：熟悉大模型生态与Agent前沿架构（如LangChain/LangGraph、RAG、Function Calling、Multi-Agent等），具备NL2SQL、自动化数据洞察、智能报告生成等项目的主导落地经验；有较强的Prompt Engineering及模型微调（Fine-tuning）实践经验 4、业务洞察与数据敏感度：对物流及供应链业务有深刻理解，尤其熟悉人资、财务、资产管理等领域的数据特征与业务逻辑，能精准识别业务痛点并转化为数据产品方案与技术架构设计 5、综合素质：积极自驱，思维前瞻，具备出色的跨团队沟通协调与项目推动能力；有主导过从0到1的数据智能产品或中台建设项目，能系统性总结技术方法论并输出行业影响力成果者优先